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1. 시험 정보

데이터분석 전문가 자격시험은 빅데이터 시대가 도래하여 데이터 분석가의 필요성이 증가함에 따라 데이터 분석 전문가 자격에 대한 기업의 수요가 늘어서 생긴 시험입니다. 이 시험은 2014년부터 실시되었고 과학기술정보통신부가 주무부처이며 한국데이터산업진흥원에서 시행하고 있습니다. 공식 명칭은 '국가공인 데이터분석 전문가'를 영어로 쓴 Advanced Data Analytics Professional'이며 약자로 ADP라고 부릅니다. 또한, 이 시험은 데이터 과학분야의 유일한 국가공인 자격증이며 2020년 시점에서는 데이터 분석 업계에서 가장 권위가 있는 자격증이라고 볼 수 있습니다. 

1) 데이터분석전문가란?

조직 내부에서부터 기업 외부까지의 데이터를 분석하기 위해 컴퓨터 공학, 통계학, 데이터 공학, 경영학적인 지식과 기술을 기븐으로 하여 데이터 기반의 정책과 제도, 기획, 처리, 시각화, 분석, 운영관리 업무를 수행하고 데이터를 수집합니다. 그리고 저장, 분석, 표현하는 체계를 만드는 지식과 기술을 활용하여 프로세스 혁신, 마케팅 전략 등의 과학적인 의사결정을 이끌어내는 직무를 수행하는 사람을 데이터분석전문가라고 합니다.  

2) 응시자격

데이터분석 전문가는 응시자격이 존재합니다. 아래와 같습니다. 대부분의 응시생들은 데이터분석 준전문가 자격시험을 합격하시고 준비하십니다. 

  • 박사학위를 취득한 자
  • 석사학위를 취득하고 해당 분야의 실무경력이 1년 이상인 자
  • 학사학위를 취득하고 해당 분야의 실무경력이 3년 이상인 자
  • 전문대학 졸업 후 해당 분야의 실무경력이 6년 이상인 자
  • 고등학교 졸업후 해당 분야의 실무경력이 9년 이상인 자 
  • 데이터분석 준전문가 자격을 취득한 자

3) 필기시험

필기시험은 객관식 80문항과 서술형 1문항으로 이루어져 있으며 객관식은 1문항당 1점, 서술형은 1문항당 20점입니다. 시험시간은 180분으로 3시간이며 합격 기준 점수는 100점 만점에 70점입니다. 각 과목이 40점 미만인 경우 과락입니다. 또한, 총과목은 5과목이며, 데이터 이해, 데이터 처리 기술 이해, 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화가 있습니다.  과목 중 '데이터분석' 만 40문항이면 다른 4과목은 10문항입니다. 

  • 데이터 이해: 데이터의 이해와 가치와 미래, 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
  • 데이터 처리 기술 이해: 데이터 처리 프로세스, 데이터 처리 기술
  • 데이터분석 기획: 데이터분석 기획의 이해, 분석 마스터플랜
  • 데이터분석: R기초와 데이터 마트, 통계분석, 정형 데이터 마이닝, 비정형 데이터 마이닝
  • 데이터 시각화: 시각화 인사이트 프로세스, 시각화 디자인, 시각화 구현

4) 실기시험

실기시험의 과목 수는 '데이터분석 실무', 1과목입니다. R 또는 Python을 이용해서 실제 데이터를 다루게 되며 보통 3개의 대문제에 각각 데이터 전처리, 모델링, 시각화 등을 포함한 2~4개의 소문제가 주어집니다. 실기시험은 240분으로 총 4시간이 주어집니다. 4시간 안에 문제를 다 풀기 위해서는 정형 데이터, 비정형 데이터 모두 능숙하게 다룰 수 있는 상태가 되어야 하며 통계학, 머신러닝, 자연어처리 등 전 파트에서 상당한 수준의 지식과 코딩 숙련성이 있어야지 합격하실 수 있습니다. 또한 합격기준은 100점 만점에 75점 이상이시면 합격하실 수 있습니다. 그리고 필기시험 합격 시 합격 후 2년 동안 필기시험이 면제됩니다. 

5) 응시료

필기시험의 응시료는 80,000원이며 실기 시험은 70,000원입니다. 응시료는 꽤 비싼 편에 속하기 때문에 참고하시면 좋을 것 같습니다. 

6) 시험일정

2022년에  필기시험 2번, 실기시험 2번의 일정이 있습니다. 필기시험은 4월과 12월에 있으며 실기시험은 6월과 12월에 있습니다. 증빙서류 제출기간도 따로 있으니 참고하셔야 합니다. 또한, 접수기간도 짧은 편이기 때문에 홈페이지에서 정확하게 확인하시고 준비하시는 것을 추천드립니다. 마지막으로 이 시험은 합격률이 매우 낮기 때문에 준비하실 때 실기 시험에 많은 시간을 할애하시길 추천드립니다. 

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